SEER数据库是临床常用的公共数据库，它收录了大量的临床回顾性研究资料，数据获取方便并且公开免费，因而深受科研工作者的喜爱。里面包括各式各样的肿瘤类型，如肺癌、乳腺癌、胃癌、结直肠癌、前列腺癌等等。
一、美国seer数据库怎么用
SEER数据库是临床常用的公共数据库，它收录了大量的临床回顾性研究资料，数据获取方便并且公开免费，因而深受科研工作者的喜爱。里面包括各式各样的肿瘤类型，如肺癌、乳腺癌、胃癌、结直肠癌、前列腺癌等等。
数据库的使用权限
1.进入官网，【SEER Data&Software】<【How to Request Data Access】
2.点击【Continue to Request Form】
3.机构账户点击左边，非机构账户填写好邮箱后点击右边（我们主要介绍非机构账户的申请方法）。
4.信息填写好后点击【Sumbit】，之后 SEER 会发一封邮件到你注册的邮箱，点击链接。
5.信息填写好后点击【Sumbit】，之后 SEER 会发封邮件到你注册的邮箱，点击链接下载SEER*Stat。
6.点击链接，信息填写好后点击【Request Download】，之后 SEER会发3封邮件到你注册的邮箱，分别是SEER*Stat下载地址，还有软件登录的账户密码。
软件常用功能介绍
使用前，记得先登录，账号密码就是前面申请的。点击红框指示的表格按钮，也就是【case listing session】，此时需要输入账号密码。里面显示了每个肿瘤患者的个人信息（如性别、年龄、TNM 分期等），常规发表 SEER 数据库相关的文章，都是用这部分的数据。
延伸阅读：
二、信息抽取是什么
信息抽取（infromation extraction）信息抽取是一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息的技术。关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取。
1、实体抽取，也称为命名实体识别（named entity recognition，NER），是指从文本数据集中自动识别出命名实体。
当前主流技术为面向开放域（open domain）的实体抽取。
2、关系抽取，为了得到语义信息，从相关语料中提取出实体之间的关联关系，通过关系将实体联系起来，才能够形成网状的知识结构。其技术研究已经从早期的“人工构造语法和语义规则”（模式匹配），“统计机器学习”发展到“面向开放域的信息抽取方法”与“面向封闭领域的方法”相结合。
3、属性抽取，目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息，如针对某个公众人物，可以从网络公开信息中得到其昵称、生日、国籍、教育背景等信息。采用数据挖掘的方法直接从文本中挖掘实体属性和属性值之间的关系模式，据此实现对属性名和属性值在文本中的定位。
